写在前面

回顾一下，在之前的博客中，我们学习了 Python 的基本数据类型（数值、字符串、布尔值）和核心语法（运算符、变量、流程控制、函数、模块）。 现在，我们已经掌握了 Python 编程的基础知识。 接下来，我们将进入数据分析的关键环节： 数据组织。

在数据分析中，数据往往不是孤立存在的，而是以 结构化的方式 组织起来的。 例如，一份销售数据报表，包含多个字段（日期、商品名称、销售额、地区等），这些字段之间相互关联，共同描述了销售情况。 高效地组织和管理这些数据，对于后续的数据分析至关重要。

Excel 表格的局限性：数据组织与处理的瓶颈

对于习惯使用 Excel 的朋友来说，Excel 表格是常用的数据组织方式。 但当数据量增大、数据结构复杂时，Excel 的局限性就显现出来了：

• 数据组织形式单一，难以应对复杂数据结构。 Excel 主要以二维表格形式组织数据，对于更复杂的数据结构（例如树状结构、网络结构等）难以有效表示和处理。
• 数据处理效率低下，操作繁琐。 当数据量较大时࿰